Akış tipi çizelgeleme problemlerinin yapay bağışıklık sistemleri ile çözümü ve parametre optimizasyonu
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2004-03-12
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Yapay Bağışıklık Sistemleri (YBS), teorik bağışıklık bilimi, gözlenen bağışıklık fonksiyonları, prensipleri ve mekanizmalarından ilham alan ve karmaşık hesaplama problemlerini çözmek için geliştirilmiş bir hesaplama tekniğidir. Çalışmada, YBS'nin dayandığı bağışıklık prensipleri detaylı şekilde incelendikten sonra, klasik akış tipi ve esnek akış tipi çizelgeleme problemlerine etkin çözümler bulmak amacıyla farklı iki YBS algoritması geliştirilmiştir. Çalışmadaki çizelgeleme problemleri Polinomiyal Olmayan-Zor (Non-Polinomial[NP]-Hard) sınıfı içinde yer almaktadır. Bu sınıftaki problemleri makul zamanda, etkin şekilde çözebilecek sezgiseller için işlem parametreleri oldukça önemlidir. YBS algoritmalarının kullanacağı etkin parametreleri belirlemek için de çok-aşamalı deney tasarımı yaklaşımına dayanan sistematik bir prosedür sunulmuştur. Algoritmaların her ikisi de, literatürdeki kıyaslama problemleri ile test edilmiş, farklı yöntemlerle karşılaştırmalar yapılmıştır. Elde edilen sonuçlar oldukça iyidir, buna bağlı olarak yapay bağışıklık sistemlerinin endüstriyel problemlerin çözümünde güvenilir şekilde kullanılabileceği önerilmektedir.
Artificial Immune Systems (AIS) can be defined as computational systems inspired by theoretical immunology, observed immune functions, principles and mechanisms in order to solve complex problems. In the thesis, after studying the immune principles, that give way to AIS, two different AIS Algorithms were coded to solve classical flowshop and hybrid flowshop scheduling problems, respectively. The considered two problems are in Non-Polynomial(NP)-Hard class. Operating parameters are important for heuristics to solve that class of problems effectively in acceptable time periods. To determine the efficient parameter sets, a generic systematic procedure which is based on a multi-step experimental design approach was presented. Both of the two algorithms were tested with benchmark problems in the literature and compared with other methods. The results are enough good to state that Artificial Immune Systems may be used to solve industrial problems in confidence.
Artificial Immune Systems (AIS) can be defined as computational systems inspired by theoretical immunology, observed immune functions, principles and mechanisms in order to solve complex problems. In the thesis, after studying the immune principles, that give way to AIS, two different AIS Algorithms were coded to solve classical flowshop and hybrid flowshop scheduling problems, respectively. The considered two problems are in Non-Polynomial(NP)-Hard class. Operating parameters are important for heuristics to solve that class of problems effectively in acceptable time periods. To determine the efficient parameter sets, a generic systematic procedure which is based on a multi-step experimental design approach was presented. Both of the two algorithms were tested with benchmark problems in the literature and compared with other methods. The results are enough good to state that Artificial Immune Systems may be used to solve industrial problems in confidence.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Yapay bağışıklık sistemleri, Klonal seçim, Permutasyon akış tipi çizelgeleme, Esnek akış tipi çizelgeleme, Artificial immune system, Clonal selection, Permutation flow shop, Scheduling, Hybrid flow shop scheduling
Kaynak
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
Sayı
Künye
Döyen, A. (2004). Akış tipi çizelgeleme problemlerinin yapay bağışıklık sistemleri ile çözümü ve parametre optimizasyonu. Selçuk Üniversitesi, Yayımlanmış yüksek lisans tezi, Konya.
